导入必要的库

import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression

已知数据

x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]] y = [3, 5, 7, 9, 11]

将已知数据变成二维数组

x = np.array(x) y = np.array(y)

多元线性回归模型

model = LinearRegression()

拟合模型

model.fit(x, y)

预测x1,x2=[11,8]时的y值

new_data = np.array([[11, 8]]) pred = model.predict(new_data)

输出预测结果

print("预测结果为：", pred) # 预测结果为： [14.99999999]